Genel Kaynak ( resource ) Gereksinimleri Planlaması KAYNAK (RESOURCE) GEREKS İN İMLER İ PLANLAMASI • Kaynak G. Planlaması, örgütün uzun dönemli planlarını gerçekle ştirmek için p gç ş ç gerekli kaynakların türlerini ve miktarlarını belirleme sürecidir miktarlarını belirleme sürecidir. • Stratejik özelli ğinden ötürü, üretim, f pazarlama ve finansman çabalarının birlikte incelenmesi gerekir. g 1 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi• Bunun için incelenmesi gerekenler şunlardır: ş – mevcut tesis yeni ürünler üretebilmeye ve büyümeye yeterli midir? yy y – yeni tesis ilave edilecek mi? Mevcut olanlar mı geni şletilecek veya olanlar g ş y kapatılacak (küçülecek) mi? – Tesisler ne zaman ve nerelerde yapılacak. yp – Ne kadar ekipman ve i şgücü gerekli? – teknolojideki de ği şmeler mevcut ve teknolojideki de ği şmeler mevcut ve gelecekteki kapasiteyi etkileyecek mi? 2 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi• Kaynak gereksinimleri planlamasının yg p amacı gelecekteki ürün taleplerini kar şılamak için gerekli olan üretim kar şılamak için gerekli olan üretim kapasitesinin (i şgücü, makine, teçhizat, i şyeri tesis) düzeyini belirlemektir i şyeri-tesis) düzeyini belirlemektir. • Bunun için kapasitenin, tesis, i şgücü ve teçhizatınplanlanmas ı gerekmektedir teçhizatın planlanması gerekmektedir. 3 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiKaynak gereksinimleri planlama sürecini şekille gösterirsek: şekille gösterirsek: İ lt P l Ml UD ö İ şletme Planı Mal ve Hizmetlerin Tipini Belirler Uzun Dönem Talep Öngörünümleri Kapasite Planlaması Tesis Planlama Kurulu ş Yeri İşyeri Düzeni Teçhizat ve İşgücü Planlama Alternatif Planların De ğerlendirilmesi Kararlar ve Geli ştirme ş 4 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiKAPAS İTE VE KAPAS İTE PLANLAMA • Kapasite tanımı üretim faaliyetine katılan her faktör için – tesis-fabrika- ç bölüm-atölye-makine veya insan için söz konusu olabilen geni ş kapsamlı bir söz konusu olabilen geni ş kapsamlı bir kavramdır. G üü ü • Genel olarak kapasite, üretim gücü ölçüsü- üretebilme gücü olarak ç g tanımlanır. 5 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiKapasite neden önemli? • Pazar ihtiyacının-talebin kar şılanıp kar şılanamayaca ğı büyük ölçüde kapasite ile ilgilidir. An amanda sat ş fi at nnd amü şteri taraf ndan • Aynı zamanda satı ş fiyatının da mü şteri tarafından kabul edilebilir düzeyde olması gerekir. • Firma ise kar etmek istemektedir. Satı ş fiyatının Firma ise kar etmek istemektedir. Satı ş fiyatının yükseltilmesi her zaman mümkün olmadı ğından maliyetin dü şürülmesine çalı şılır. • Bunun için üretim kapasitesinden en yüksek ölçüde yararlanılmaya çalı şılır. • Böylece kapasiteden max. ölçüde yararlanılarak (Pazar talebi sınırları içinde) sabit masraflardan ünite ( ç) ba şına dü şen pay azaltılır ve ürünün maliyeti dü şer. 6 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiKAPAS İTE TÜRLER İ 100.000 Zorlama 90.000 Aylak Kapasite Zorlanmı ş İdeal (Teorik) 70.000 p Normal ş Kapasite (Teorik) Kapasite 60.000 Gerçek Kapasite Kapasite Üretim Gücü 7 (Ünite) Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimiİdeal kapasite (teorik max tasarım design) (teorik- max.-tasarım-design) • Bir fabrikanın veya makinenin teorik y kapasitesi faaliyet olanaklarının %100 ünün kullanılabildi ği, herhangi bir ğ,g gecikme ve aksama olmaksızın tam hızla çalı şılabildi ği bir durumda elde aça ş ab d ğbd uud a e d e edilecek ünite miktarıdır. • Eri şilmesi arzulanan fakat her zaman • Eri şilmesi arzulanan fakat her zaman mümkün olmayan bir miktardır. 8 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiNormal kapasite p (kullanı ş kapasitesi- efficient) • Normal kapasite, kabul edilebilir gecikmeleri dikkate alan, zorlamalara yer g,y vermeyen ve sürekli olarak korunabilen üretim gücüdür üretim gücüdür. • Normal kapasite, ideal kapasiteden ola ğan gecikmelerin çıkartılması ile bulunur. • NK= İK- Ola ğan gecikmeler NK İK Ola ğan gecikmeler 9 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiZorlanmı ş kapasite Zorlanmı ş kapasite • İşletmeler bazan artan talebi kar şılamak için: – Çalı şma süresini artırarak Ç ş – Makine bakımlarını erteleyerek – Ek hammadde temin ederek vs..tedbirlerle Ek hammadde temin ederek vs..tedbirlerle Normal kapasitenin üzerine çıkarlar. Zorlanmı ş kapasite geçici süreler için Zorlanmı ş kapasite geçici süreler için kabul edilir. Sürekli bu şekilde çalı şma gerekli ise yeni makine i şçi alınarak gerekli ise , yeni makine, i şçi alınarak kapasitenin artırılmasına gidilmelidir. 10 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiGerçek kapasite çp • Belirli bir üretim planı döneminde ortaya mal ve hi t l k k büt iil t hizmet olarak ne konmu şsa, bu üretimi olu şturan kapasiteye gerçek kapasite denir. “0” noktası ile id l k it dhh ib i k td ideal kapasite arasında herhangi bir noktada olu şabilir. • Gerçek kapasitenin, normal kapasitenin altında kalması arzulanmaz. Gerçek kapasite normal kapasiteye çıkartılabilir. Ancak üretilenlerin satılabilmesi gerekir. Bunun için pazarlama ve pazar payını geni şletme faaliyetlerine hız verilmesi gerekir. 11 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiAylak (atıl) kapasite Aylak (atıl) kapasite • Üretim miktarı; üretim planı gere ğince veya planın aksaması nedeniyle, normal kapasitenin altına dü şebilir. • Aylak kapasite; normal kapasite ile gerçek kapasite arasındaki olumsuz farktır. kapasite arasındaki olumsuz farktır. • Üretim miktarını artırma talep yetersizli ği nedeniyle mümkün de ğilse ikinci bir mal nedeniyle mümkün de ğilse ikinci bir mal veya hizmet üretimi dü şünülebilir. Sü kli l k k it t bili • Sürekli aylak kapasite sorun yaratabilir. Bazı makineler veya i şçiler görevden kt l bili çıkartılabilir. 12 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiKAPAS İTE PLANLAMASI KAPAS İTE PLANLAMASI •K a ynak gereksinimlerini planlamada odak yg p noktası kapasitedir. Kapasite normal olarak üretilen ürün miktarı olarak tanımlanır. • Örneğin küçük bir makine bir vardiyada Örneğin küçük bir makine, bir vardiyada 500 ünite üretebiliyorsa ve haftada 5 gün 1 er vardiya çalı şılıyorsa atölyenin er vardiya çalı şılıyorsa, atölyenin kapasitesi: • (500 ünite/vardiya) (1 vardiya/gün) (5gün/hafta) • (500 ünite/vardiya). (1 vardiya/gün). (5gün/hafta) = 2500 ünite/hafta 13 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi• Kapasite ölçüsü de her zaman sabit de ğildir, çe şitli faktörlere göre de ği şlir. ğ ,ç ş g ğ ş • Makine atölyesinde, örne ğin 3 vardiya söz konusu ise ve haftada 7 gün çalı şılıyor ise konusu ise ve haftada 7 gün çalı şılıyor ise, haftada: • 500 X3 X 7 = 10500 ünite üretebiliriz. • Bu maksimum kapasite faaliyetler • Bu maksimum kapasite faaliyetler büyütülüp geni şlemedikçe artırılamaz. 14 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiKapasitenin: • Tesis büyüklü ğü Tesis büyüklü ğü, • Eldeki techizat ve i şgücü miktarı gibi stratejik faktörler yanında , • Haftada çalı şılan gün ve vardiya sayısı • Haftada çalı şılan gün ve vardiya sayısı gibi taktik faktörler den de etkilendi ği görülür. 15 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiKapasite kullanımor an ı Kapasite kullanım oranı • Elimizdeki mevcut kapasitenin gerçekte ne kadarının kullanıldı ğını ölçer: ( ) 100% rate output actual n Utilizatio = ( ) 00% capacity Ut at o 16 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimiörnek: Bir i şletmede tasarım kapasitesi günde 30 birimdir. Normalde ise etkin olarak günde 20 birim üretilmektedir. Halen firma günde 28 birim üretmektedir. Firmanın tasarım kapasitesi ve normal kapasite için kapasite kullanım oranı nedir? 140% (100%) 28 (100%) output actual Utili ti 140% (100%) 20 (100%) capacity effective p n Utilizatio effective = = = 93% (100%) 30 28 (100%) capacity design output actual n Utilizatio design = = = • The current utilization is only slightly below its design capacity ygy gpy and considerably above its effective capacity • The bakery can only operate at this level for a short period of time time 17 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiHow Much Capacity Is Best? How Much Capacity Is Best? • The Best Operating Level is the output that results in the lowest average unit cost lowest average unit cost • Economies of Scale: – Where the cost per unit of output drops as volume of output Where the cost per unit of output drops as volume of output increases – Spread the fixed costs of buildings & equipment over multiple units allow bulk purchasing & handling of material units, allow bulk purchasing & handling of material • Diseconomies of Scale: – Where the cost per unit rises as volume increases Where the cost per unit rises as volume increases – Often caused by congestion (overwhelming the process with too much work-in-process) and scheduling complexity 18 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiBest Operating Level and Size Best Operating Level and Size • Alternative 1: Purchase one large facility, requiring one large initial investment • Alternative 2: Add capacity incrementally in smaller chunks as Alternative 2: Add capacity incrementally in smaller chunks as needed 19 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiKAPAS İTE ÖLÇÜMÜ: KAPAS İTE ÖLÇÜMÜ: Kapasite iki şekilde ölçülebilir: 1.Kapasitenin çıktı miktarıyla ölçümü: pç y ç • Birinci ölçüm birim zaman ba şına çıktı miktarıdır Ölçü birimi üretilen ürün tipine miktarıdır. Ölçü birimi üretilen ürün tipine göre de ği şir. • Ayda ton : ton/ay • Dakikada parça : parça/dakika • Dakikada parça : parça/dakika • Ünite/saat vs 20 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi2. Kapasitenin girdi miktarıyla ölçümü: • Kapasiteyi ölçmenin ikinci ana metodu girdi miktarıyladır. Bu genelde hizmet örgütlerinde görülür. Talepleri kar şılama eldeki kaynakların miktarına ba ğlı oldu ğundan.. • Kapasitenin girdi cinsinden ölçümüne örnek olarak hastanedeki yatak sayısını yy gösterebiliriz. Bu kısmen kar şılanabilecek hizmet talebi miktarını belirler. 21 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiKapasite Ölçüleri Kapasite Ölçüleri Çıktı ölçüleri Çıktı ölçüleri • Örgüt Kapasite ölçüsü • Petrol rafinerisi • Petrol rafinerisi varil/gün •K a ğıt üretimi tonka ğıt/hafta tonka ğıt/hafta • Elektrik firması megawattelektrik/saat Girdi ölçüleri Girdi ölçüleri • Havayolları koltuksayısı/sefer • Otel oda sayısı, yatak say. • Depo hacim m3 • Depo hacim, m3 • Supermarket kasa sayısı , m2 22 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi• Kapasite planlamada dikkat edilecek di ğer bir husus: • Aynı anda birden fazla farklı i şlem görülüyorsa sistemin kapasitesi olarak en görülüyorsa, sistemin kapasitesi olarak, en yava ş i şlem (yada darbo ğaz) alınır. 23 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiKAPAS İTE KARARLARI VE STRATEJ İ İki ö li k it k d • İki önemli kapasite kararı vardır: 1. Kapasite de ği şikliklerinin miktarı 2. kapasite de ği şikliklerinin zamanı • Kapasite de ği şiklikleri ile talep arasındaki ğ ili şkiyi göstermek için; – Kapasite basamaklı olarak artıyor (örne ğin her d ği 5ü it ) de ği şme 5 ünite) – Talep dengeli artıyor. Bl k b l ttikt k it i t l b • Bunları kabul ettikten sonra kapasiteyi talebe uydurmak için üç seçenek vardır. 24 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiKapasite Kararları Kapasite Kararları Ünite talep Ünite talep Ünite talep kapasite kapasite p kapasite Zaman Zaman Zaman 1) Kapasiteyi talebe uydurmak 2) Fazla Kapasite 3) Eksik Kapasite uydurmak 25 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi• Bu stratejilerin hepsinde firma, sıksık küçük artırımlar yapabildi ği gibi, seyrek ç yp ğg,y daha büyük kapasite artırımına gidebilir. • Bu seçim eksik veya fazla kapasiteye • Bu seçim, eksik veya fazla kapasiteye ili şkin maliyet ve risklerin ekonomik analizleri dikkatli bir şekilde yapılarak yapılmalıdır. yp 26 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiAlternatif Kapasite Büyüklük ve Zamanlama py Stratejileri (Kapasite Kararları) Ünite talep Ünite talep Zaman Zaman Seyrek, büyük miktar Sık, küçük miktar 27 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiKapasite planlama kararlarında karar a ğaçları Kapasite planlama kararlarında 3 a şama izlenir: • Kapasite planlama kararlarında 3 a şama izlenir: 1. Kapasite ihtiyacını belirleme: şimdiki ve gelecekteki kapasite ihtiyacı belirlenir. Firma gelecekte ne kadar py g kapasite ihtiyacı olaca ğını bilmeden yeni bir tesis kurup kurmamaya karar veremez. Mevcut talep ile gelecekteki ihtiyaçlar arasındaki farkı da bilmek gy ç zorundadır. Uzun dönemli kapasite ihtiyacını belirleme, uzun dönemli talep tahminlerine dayanır Kapasite ihtiyacı dönemli talep tahminlerine dayanır. Kapasite ihtiyacı, kalitatif talep öng. İle (delphi, uzmanların görü şü gibi) ve genel trend gibi kantitatif tekniklerle desteklenerek belirlenir belirlenir. Firmalar aynı zamanda rekabetçilerin nasıl davranaca ğını dikkate almalıdır. Hepsi aynı anda ki tt id dü t id f l k it kapasite artı şına giderse endüstride fazla kapasite olur. 28 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi2 K it lt tifl i li ti 2. Kapasite alternatifleri geli ştirme: kapasite ihtiyacı belirlendikten sonra gelecekteki kapasite ihtiyacını kar şılamak için birtakım alternatifler Ö hazırlamak zorundadır. Örne ğin: – Hiçbir şey yapmayıp, bunu daha ileride tekrar ç ş yy p yp dü şünmek – Büyük bir kapasite artı şına bir defada gitmek yp ş g – Küçük kapasite artı şına gitmek, daha sonra tekrar artırmak 29 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi3. Kapasite alternatiflerini de ğerlendirme: Alternatifleri de ğerlendirerek firma ğ ihtiyacını en iyi kar şılayan alternatif şeçilmelidir Bu a şamada birçok kakar şeçilmelidir. Bu a şamada birçok kakar verme aracı vardır. Yargı ile birlikte yöneticiler farklı araçlarla son karara yöneticiler farklı araçlarla son karara varırlar. Bir araç ta karar a ğaçlarıdır. 30 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiKarar a ğacı Karar a ğacı • Karar a ğacı, belirsizlik ortamında birbiri ardı sıra verilmesi gereken birbirine ba ğlı g ğ kararların de ğerlendirilmesinde kullanılır. • Bu nedenle kapasite geni şletme • Bu nedenle kapasite geni şletme alternatiflerinde , talep belirsiz ise yararlı bir araçtır. 31 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiKarar a ğacında: • karar noktaları: dü ğümler kareler ile gösterilir. (büyüyüp büyümeme kararının verildi ği an) • Karar alternatifleri: karar noktasından çıkan dallar (büyük ya da küçük tesis seçenekleri) • Şansa ba ğlı olaylar:bu olaylar kararın de ğerini etkiler. (talebin az veya çok olması gibi) Bu olayların olasılıkları vardır. Olaylar, yuvarlak dü ğümlerden çıkan dallardır. • Çıktılar: her olası alternatifin bir çıktısı vardır. (olay sonucu kar, maliyet, getiri vs) 32 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiA ğaç çizimi A ğaç çizimi • Soldan sa ğa do ğru çizilir. Kararlar kare ile, olaylar yuvarlaktan çıkan dallar ile yy ç gösterilir. • Her olayın olasılı ğı parantez içinde • Her olayın olasılı ğı parantez içinde gösterilir. • Her alternatifin çıktısı sa ğ tarafa yazılır. 33 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiKarar a ğacı çözümü Karar a ğacı çözümü • Şa ğdan sola do ğru çözülür. Şansa ba ğlı olayları gösteren her yuvarlak için ygyç beklenen de ğer hesaplanır (EV) • Beklenen de ğerler her yuvarla ğın altına • Beklenen de ğerler her yuvarla ğın altına parantezde yazılır. • En yüksek beklenen de ğerli alternatif seçilir. seçilir. 34 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimiörnek • Restoran sahibi tesisi geni şletmek istemektedir. Alternatifler şimdi büyük çaplı bir geni şlemeye Alternatifler şimdi büyük çaplı bir geni şlemeye gitmek ya da daha küçük çaplı bir geni şleme ile daha sonra tekrar geni şlemedir. • Talep için olasılıklar şöyledir: talebin fazla olma olasılı ğı %70 talebin dü şük olma olasılı ğı %30 • Her alternatifin karı da tahminlenmi ştir. Büyük geni şleme, talep fazla olursa beklenen kar 300.000 pb Büyük geni şleme, talep az olursa beklenen kar 50.000 pb Küçük geni şleme, talep az olursa beklenen kar 80.000 pb çg şpp Küçük geni şleme, talep fazla olursa ileride tekrar geni şleyip geni şlememeyi dü şünecek, o noktada geni şlerse beklenen kar 200.000 pb, geni şlemez ise 150.000 pb olacaktır. 35 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimiçizim ç 200.000 Geni şleme 200.000 164.000 Fazla talep 0.7 2 Geni şlememe 150.000 Küçük geni şleme Az talep 0.3 80.000 Geni şlememe 1 Fazla talep 0.7 300.000 225.000 Büyük geni şleme 50.000 225.000 36 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi37 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiEvaluating the Decision Tree Evaluating the Decision Tree • At decision point 2, choose to expand to maximize profits ($200,000 > $150,000) • Calculate expected value of small expansion: – EV small = 0.30($80,000) + 0.70($200,000) = $164,000 • Calculate expected value of large expansion: EV 0 30($50 000) 0 70($300 000) $225 000 – EV large = 0.30($50,000) + 0.70($300,000) = $225,000 • At decision point 1, compare alternatives & choose the large expansion to maximize the choose the large expansion to maximize the expected profit: – $225,000 > $164,000 $, $, • Choose large expansion despite the fact that there is a 30% chance it’s the worst decision: t e e s a 30% c a ce t s t e o st dec s o – Take the calculated risk! 38 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi• Küçük geni şleme durumunda beklenen de ğer: ğ EV= 200.000x 0,7 + 80.000x 0,3 = 164.000 pb Bü ük ildd b k l • Büyük geni şleme durumunda beklenen de ğer: EV= 300.000x 0,7 + 50.000x 0,3 = 225.000 pb • Beklenen de ğeri fazla olan büyük • Beklenen de ğeri fazla olan büyük geni şleme kararı verilir. 39 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiHizmet örgütlerinde kapasite planlaması • Hizmet örgütlerinde kapasite planlaması, imalattakinden farklı bir durum gösterir. İmalatta, e ğer talep dönemsel ise, kapasite eksikli ği, dü şük satı ş dönemlerinde stok biriktirerek kar şılanır. •Ç o ğu hizmet örgütünde bu yapılamaz. Örgüt talebi-hizmeti istendi ği anda sunmak zorundadır.Hizmet saklanamaz. Böylece yeterli kapasitenin eklenmesi gerekir. 40 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiA şa ğıdaki örnekte, BBN analizinin bir restoran yöneticisinin kapasite büyütme kararında nasıl kullanılabilece ği gösterilmi ştir büyütme kararında nasıl kullanılabilece ği gösterilmi ştir. • Restoran 100 mü şteri alacak kapasitededir. Ö ğlenleri az i ş olmakta, ak şamları,Sal ı Cumartesi arası çok yo ğundur. Restoran sahibi 50 oturma ak şamları, Salı Cumartesi arası çok yo ğundur. Restoran sahibi 50 oturma kapasiteli bir bölüm ilave etmeyi dü şünmektedir. Sadece ak şamları kullanmak üzere. • İlave bina için ayda 1600 $ kira ödenecektir. Yeni dekorasyon, demirba şlar, amortisman ve faiz harcamaları yılda 7000 $ dırB a k ım ve tesis maliyeti amortisman ve faiz harcamaları yılda 7000 $ dır. Bakım ve tesis maliyeti yılda 3000$ , ekstra personel ücreti yılda 35.000$ olacak. •K i şi ba şına ortalama hesap 12$ yiyecek ve 4$ içecek olmak üzere 16 $ dır. • Yitecek maliyeti yiyecek hesabının %40 ı, içecek maliyeti içecek hesabının yy y % ,ç y ç %25 i ve di ğer harcamalar tüm hesabın %10 udur. • Birkaç hafta boyunca bir ara ştırma yapılmı ş, uzun kuyruklardan dolayı dönen ki şi sayısı belirlenmi ş. Aynı zamanda max. Bekleme süresi tesbit edilmi ştir edilmi ştir. Gün ort. Geri dönen sayısı max bekleme süresi (dak) Salı 10 30 Çar ş 10 30 Çar ş. 10 30 Per ş.1 5 4 0 Cuma 40 80 Cumartesi 45 90 Cumartesi 45 90 120 41 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiKira 1600 x 12 = 19.200 $ Dekor ve Demirba ş 7.000 Yiyecek Mal. (% 40) 12 x 0.4 = 4.8 İçecek Mal. (% 25) 4 x 0.25 = 1 Bakım, İşletme 3.000 Ücret 35.000 Çe şitli Mal. (%10) 16 x 0.1 = 1.6 Birim De ğ. Maliyetler 7.4 Toplam Sabit Masraf 64.200 16 64 200 + 7 4 7465 üti / l 16 x = 64.200 + 7.4 x x = 7465 mü şteri / yıl 120 x 52 Hafta = 6240 bulunur. 6240 / 7465 = 0,8359 % 84 42 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiGelir yönetimi (Yi ld t) (Yield-revenue management) • Gelir yönetimi, özellikle hizmet sektöründe, sabit y kapasiteyi maksimum gelir ya da kar getirecek şekilde kullanma ya da tahsis etme sürecidir. ş y • Kapasite; farklı sınıflara ayrılan mü şterilere, farklı fiyatlardan satılarak gelirin farklı fiyatlardan satılarak gelirin maksimizasyonu ve uzun dönemde mü şteriye dü şük fiyat olarak geri dönmesi amaçlanır. dü şük fiyat olarak geri dönmesi amaçlanır. • Gelir yönetimi; bir kapasite yönetimi yani bütünle şik planlama sürecidir bütünle şik planlama sürecidir. 43 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi• Gelir yönetiminin ilk kullanımı 1980 de Amerikan Hl l dd (A i Ai li ) Havayollarındadır (American Airlines). • AA az sayıda koltu ğu dü şük fiyatla, kalanları yüksek fiyatla pazara sunarak hem dü şük fiyat ödeyen hem de fiyatla pazara sunarak, hem dü şük fiyat ödeyen hem de yüksek fiyat ödeyen mü şterileri aynı anda ta şıyarak rakip şirketleri batırırlar. • Rezervasyon sistemi SABRE ile, ilk kez talep bilgisine dayanarak herhangi bir rotada ve gerçek zamanlı olarak bilet fiyatları de ği ştirilebilir oldu bilet fiyatları de ği ştirilebilir oldu. •E ğer pahalı koltuklar için talep azsa daha ucuz koltuklar önerildi. Tam fiyattan koltuk talebi fazla ise ucuz koltuklu y bilet sayısı azaltıldı. •Y ılda 1 milyar $ fazla gelir elde ediyor. 44 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi• 1980 lerin sonunda otel endüstrisinde kullanılmaya ba şlandı. y ş • Marriot otelleri gelir yönetimi ile yılda 400 milyon $ ek kar elde etti ğini açıkladı milyon $ ek kar elde etti ğini açıkladı. •Ö r n e ğin hafta içi 199$ olan odalar hafta ğ ç sonu 59 $ a kadar dü şürülür. Turistlerin yo ğun oldu ğu yerlerde bu tersine çevrilir yo ğun oldu ğu yerlerde bu tersine çevrilir. 45 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi• Gelir yönetiminde ekonomi, pazarlama ve yöneylem ara ştırması bir arada kullanılır yöneylem ara ştırması bir arada kullanılır. • Gelir yönetimi temelinde talep ve pazarın fl d l t sınıflandırılması yatar. •H e r pazarda verilen bir fiyat kar şısında py ş farklı davranan guruplar vardır: Örne ğin uçakta i ş için seyahat edenler tatil için uçakta i ş için seyahat edenler, tatil için seyahat edenler ve ö ğrenciler. Her sınıf bir fi t k dfk ltk i k t fiyat karşısında farklı tepki vermekte ve talep de her sınıf için farklı olmaktadır. 46 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi• Bir uçakta kısıtlı sayıda koltuk oldu ğu ve satılmayan koltu ğun gelir getirme şansı satılmayan koltu ğun gelir getirme şansı olmadı ğı dü şünülürse: hblk b i l t f i tll – her gruba uygulanacak bilet fiyatı ne olmalı – Her grup için kaç koltuk ayrılmalı – Koltuk sayısından fazla rezarvasyon kabul edilmeli mi – Ucuz bilet bitti ğinde , ucuz bilet mü şterisi geri döndürülmeli mi, satı ş yapılmalı mı döndürülmeli mi, satı ş yapılmalı mı • Gelir yönetimi bunlara cevap arıyor. 47 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiGelir yönetimi hangi sektörlere uygun? • Özellikle hava yolları, oteller, araba ki l ikt l id i l l ibi t k kiralama şirketleri, deniz yolları gibi stok yapamayan hizmet örgütleri • Sinema , tiyatro,stadyum, kongre, toplantı merkezleri merkezleri • Restoran, golf vs • Ancak az da olsa üretim, perakende, lojistik firmaları da uygulamaya çalı şıyor lojistik firmaları da uygulamaya çalı şıyor. 48 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiGelir yönetimi hangi ko şullarda uygundur: • Sabit kapasite: belli bir dönemde sınırlı kapasite varsa, kapasiteyi bölme veya ek kapasite bulma esnekli ği yok ise • Dayanıklı olmayan kapasite: bir dönem geçince o dönem için kullanılamayan (stoklanamayan) kapasite • Farklı Pazar- talep grupları (segmentleri): talep farklı gruplara Farklı Pazar talep grupları (segmentleri): talep farklı gruplara bölünebilir. İş-e ğlence, hafta sonu-hafta içi, business-ekonomi .... Gibi • Kapasite önceden satılabilir: kapasite rezarvasyonla önceden satılabilir (hizmet tüketimden önce satılabilir) gelir yönetimi ile bir miktar satılabilir. (hizmet tüketimden önce satılabilir) gelir yönetimi ile bir miktar kapasite farklı gruplar için saklanabilir. Daha karlı olan grup belli bir zamanda dolmazsa 2. karlı grup için kapasite serbest bırakılır..... Devam eder... • Talep dalgalı belirsiz: her rezarvasyon grubu için talep öngörülde bile gerçek talep (her sınıf için) belirsiz. • De ği şken maliyetler dü şük sabit maliyetler yüksek • De ği şken maliyetler dü şük, sabit maliyetler yüksek: kapasiteyi bir birim artırma maliyeti çok yüksek, o dönemde kapasiteden bir birim satma-kiralama maliyeti dü şük. 49 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiÖrnek:Bir otelde gelir yönetimi uygulanması gy y g • 100 odalı bir otelde geleneksel olarak tek fi t d 150$ l k l kt fiyat gecede 150$ olarak uygulanmakta. • Odanın de ği şken maliyeti (dolmanın ğ ş y( maliyeti) temizleme, havalandırma, sabun şampuan vs 15$ dır , şampuan vs. 15$ dır. •S a t ı şlar ortalama gecede 50 odadır. • Tek fiyat uygulaması ile net satı şlar gecede 6750 $ dır gecede 6750 $ dır. • (150-15).50=6750$ 50 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiFi t lt i k kbld k it l • Fiyatı elastik kabul edersek, yani satı şlar- talep fiyata göre de ği şirse talep e ğrisi şekildeki gibi gösterilebilir. • Şekilde odaya 150$ dan fazla ödemeye • Şekilde odaya 150$ dan fazla ödemeye razı olan mü şteriler vardı. Bunlardan elde dil bil k li “ kt k l ” edilebilecek gelire “açıkta kalan para” dedik •D i ğer grup mü şteri 150$ dan az ancak de ği şken maliyet 15$ dan fazla ödemeye de ği şken maliyet 15$ dan fazla ödemeye razı olanlardır. (katkı payını geçenler) 51 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiYi ld M t E l Talep Talep Yield Management Example Oda satı şları Oda satı şları Talep Talep e ğrisi e ğrisi Odaya 15$ de ği şken maliyetten Odaya 15$ de ği şken maliyetten daha fazla ödemeye daha fazla ödemeye razı olan razı olan Oda satı şları Oda satı şları 100 100 y y potansiyel mü şteriler potansiyel mü şteriler Katkı payını geçen para Odaya 150$ ödeyen bazı Odaya 150$ ödeyen bazı mü şteriler gerçekte odaya mü şteriler gerçekte odaya daha fazla ödemeye razı idi. daha fazla ödemeye razı idi. $ $ margin margin 50 50 $ $ margin margin = =( (Price Price) ) x x (50 (50 rooms rooms) ) = = ($150 ($150 - - $15) $15) Açıkta kalan para ( ( ) ) x x (50) (50) = = $6,750 $6,750 fi t fi t $ $ $ $ fiyat fiyat $150 $150 Oda fiyatı Oda fiyatı $15 $15 Odanın de ği şken Odanın de ği şken maliyeti maliyeti 52 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi•E ğer otel iki fiyat düzeyi uygulamaya karar verirse: • Gecede 30 odanın 100$ dan satılabilece ği 30 odanın 200$ dan satılabilece ği, 30 odanın 200$ dan satılabilece ği tahmin edilirse (gelir $ yönetimi yazılımı ile) toplam satı şlar 8100$ olur. • (100-15).30+ (200-15).30= 2550+5550 B kill ö t i k • Bunu şekille gösterirsek: 53 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiYi ld M t E l Talep Talep Yield Management Example Oda satı şları Oda satı şları Total $ margin = Total $ margin = (1 (1st price st price) x 30 ) x 30 rooms rooms + (2 + (2nd nd price) x 30 rooms = price) x 30 rooms = ($100 ($100 - - $15) x 30 + ($200 $15) x 30 + ($200 - - $15) x 30 = $15) x 30 = Talep Talep e ğrisi e ğrisi Oda satı şları Oda satı şları 100 100 ($100 ($100 $15) x 30 + ($200 $15) x 30 + ($200 $15) x 30 $15) x 30 $2,550 + $5,550 = $8,100 $2,550 + $5,550 = $8,100 60 60 30 30 fi t fi t $ $ $ $ $ $ fiyat fiyat $100 $100 Oda için Oda için fiyat 1 fiyat 1 $200 $200 Oda için Oda için fiyat 2 fiyat 2 $15 $15 Odanın de ği şken Odanın de ği şken maliyeti maliyeti 54 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiGelir yönetimi matrisi • Gelir yönetimini uygulayabilecek yy g y endüstrileri göstermek için: fiyatın sabit olup olmama ve kapasiteyi kullanım olup olmama ve kapasiteyi kullanım süresinin öngörümlenir olup olmamasına göre firmaları 4 grupta toplayabiliriz göre firmaları 4 grupta toplayabiliriz. • Gelir yönetimi uygulayabilecekler 2 . Çeyrekte olanlardır. Ürünleri için de ği şken fiyat uygulayabilen ve ürün kullanımını fiyat uygulayabilen ve ürün kullanımını kontrol edebilen firmalardır. 55 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi1 k tk if i l dh f i t k l i ği • 1. çeyrekteki firmalar daha az fiyat esnekli ğine sahip ancak yine de zaman ve yer olanaklarını geliri yönetmede kullanabilen firmalardır (gece geliri yönetmede kullanabilen firmalardır. (gece seansı, matine) (balkon yan koltuklar, orkestra önü vs gibi) önü vs gibi) • 3 ve 4 çeyrekte kaynakların kullanım süresi tam kontrol edilemez Burada dahi örne ğin golf kontrol edilemez. Burada dahi örne ğin golf merkezleri az istenen saatleri daha ucuza kiralama, restoranlarda erken gelenlere daha ,g ucuz fiyat uygulama gibi (early-bird ve happy- hour) 56 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiYi ld M t M t i Yield Management Matrix fi t fiyat sabit de ği şken Quadrant 1: Quadrant 2: i görülür Quadrant 1: Quadrant 2: sinema oteller Stadyum/arena havayolları m süresi öng kongre merkezleri kiralık oto otel toplantı salonları Cruise seyahati kullanım ülmez Quadrant 3: Quadrant 4: Restoranlar sürekli tedavi golf kursları merkezleri öngörü golf kursları merkezleri Internet servis sa ğlayıcıları 57 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiGelir yönetiminin uygulanabilmesi Gelir yönetiminin uygulanabilmesi Gelir yönetimi için firma 3 konuyu Gelir yönetimi için firma 3 konuyu yönetmelidir: yönetmelidir: ? ? Çoklu fiyatlama:Çoklu fiyatlamanın Çoklu fiyatlama:Çoklu fiyatlamanın mü şteriye uygun ve mantıklı gelmesi mü şteriye uygun ve mantıklı gelmesi ş yy g g ş yy g g gerekir. gerekir. ? ? Kapasite kullanımı ve kullanım Kapasite kullanımı ve kullanım ? ? Kapasite kullanımı ve kullanım Kapasite kullanımı ve kullanım süreleri: öngörülebilir olmalı süreleri: öngörülebilir olmalı ? ? Talepteki de ği şmeler: fiyatlama Talepteki de ği şmeler: fiyatlama ? ? Talepteki de ği şmeler: fiyatlama Talepteki de ği şmeler: fiyatlama mü şteriye adil gelmezse olu şacak mü şteriye adil gelmezse olu şacak konuları, öngörüler iyi olmazsa a şırı konuları, öngörüler iyi olmazsa a şırı konuları, öngörüler iyi olmazsa a şırı konuları, öngörüler iyi olmazsa a şırı rezervasyon konularını yönetme rezervasyon konularını yönetme 58 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiA şırı rezervasyon-kapasite üstü rezervasyon-overbooking Gl i ö t iiit l k l l db i i • Gelir yönetiminin temel yakla şımlarından biri • Rezervasyonların satı şa dönü şmeyip kapasitenin kullanılmama riskine kar şı kapasitenin üstünde kullanılmama riskine kar şı kapasitenin üstünde rezarvasyon kabul edilmesi •Ö r n . B a z ı biletli yolcuların yer olmadı ğı için geri y y ğ g çevrilmesi. •B a z ı yolcuların istekli olarak uçu şlarını ba şka zamana kaydırmaları durumunda şirketin verdi ği bilet otel çek kaydırmaları durumunda şirketin verdi ği bilet-otel-çek gibi hediyelerin maliyetinin, o koltu ğun bo ş kalması maliyeti ile kar şıla ştırılarak kaç tane fazla rezervasyon y ş ş çy yapılabilece ği cevabı aranır. • Kapasitenin daha iyi kullanılması sa ğlanır. 59 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi• İskandinav Havayolları SAS tarafından 1989 da uygulanmı ş. • Firma sadece koltuk sayısı kadar erzervasyon yapar ve bazı yolcular uçu şa gelmezse firma koltuklarının%5-30 unu kaybedebilece ğini ve koltuklarının %5 -30 unu kaybedebilece ğini ve bunun yılda 50 milyon$ amal olaca ğını hesaplamı ş. • Bu kaybı önlemek için havayolları gerçek kapasitenin belli bir yüzdesi kadar fazla rezervasyon yaparlar rezervasyon yaparlar. • SAS otomatik bir a şırı rezervasyon sistemi geli ştirdi Sistem SAS ın net gelirini 2 milyar $ geli ştirdi. Sistem SAS ın net gelirini 2 milyar $ artırdı. 60 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiSistem nasıl çalı şır ç ş • Sistem, farklı bilet sınıfları, farklı varı ş yerleri, uçu ştan önceki gün sayısı, mevcut rezervasyon ve iptalleri, bo ş yp, ş koltukları,alternatif uçu şları, yolcuyu mevcut sınıfından a şa ğı yada yukarı mevcut sınıfından a şa ğı yada yukarı almayı dikkate alarak optimum bir a şırı rezervasyon politikası saptar rezervasyon politikası saptar. 61 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimiörnek örnek Klk 28 l bi K l k fk • Koltuk sayısı 28 olan bir uçu şta , rezervasyon yaptırıp ta gelmeme ( kar şılıksız Karşılıksız rezervasyon frekans 4 01 rezervasyon) olasılıkları tablodaki gibidir. Hava yolu kaç rezervasyon kabul etmelidir. 4 0,1 30 , 2 y • Her yolcudan 50$ kar edilsin. • Rezervasyonlu bir yolcunun idö düül i(k )20$ 20 , 3 5 1 025 geri döndürülmesi (kayıp) 20 $ a mal olur. 1 0,25 00 , 1 1.00 62 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiFazla rezervasyon kayıp tablosu Fazla rezervasyon kayıp tablosu K l k l l k Kar şılıksız rezervasy on olasılık A şırı rezervasyon 0 1 2 3 4 00 , 102 04 06 08 0 1 025 50 0 20 40 60 1 0,25 50 0 20 40 60 2 0,35 100 50 0 20 40 2 0,35 100 50 0 20 40 3 0,2 150 100 50 0 20 4 0,1 200 150 100 50 0 k 9 4 29 28 41 kayıp 97,5 54,5 29 28 41 63 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi•0 a şırı rezarvasyon durumunda beklenen kayıp: y p 0,1.0+0,25.50+0,35.100+0,2.150+0,1.200= 97 5 97,5 Beklenen kar= 28.50 – 97,5=1400-97,5 = eee a 85 09, 5 0 09, 5 = 1302,5 $ 64 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi28 k lt kt K 28 50 1400$ • 28 koltuktan max. Kar 28x50=1400$ • Minimum kayıp: 3 fazla rezervasyon ile ypy yani 28+3= 31 rezervasyon ile 28$ • Beklenen kar: 1400-28=1372$ optimum Beklenen kar: 1400 28 1372$ optimum •E ğer kayıp yolcu ba şına 20$ yerine 100$ olsa sonuç nasıld e ği şir?? olsa sonuç nasıl de ği şir?? • Cevap:1 fazla rezervasyonla 29 koltu ğa rezervasyon yapmak 1337,5 beklenen kar ile en iyi 65 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiEK İPMAN (TECH İZAT) VE İŞGÜCÜ PLANLAMA Ki tk i i l i i t h i i( ti • Kapasite gereksinimlerinin tahmini, yer (tesis planlama) , techizat ve i şgücünün daha detaylı incelenmesini gerektirir. incelenmesini gerektirir. • İmal edilecek ürünler için ekipman ihtiyacını belirlemek için, üretilecek kalemlerin analiz edilmesi ve onları üretmek için gerekli ekipmanların belirlenmesi gerekir. Bu üretilecek malınayr ıntılı bir şekilde incelenmesini malın ayrıntılı bir şekilde incelenmesini (parçaların, bile şenlerin özellikleri) , imalat yönteminin incelenmesini, üretimin izleyece ği sıra ve montaj adımlarının incelenmesini gerektirir. 66 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi• Bu bilgi ile, i şlem (süreç) zamanı – p yi belirlemek mümkündür. Ve i şlemin ş etkinli ği –E belirlenir. Etkinlik, makinenin i şleme süresidir (i şlem süresinin tüm i şleme süresidir. (i şlem süresinin tüm süreye oranı) (boyutsuz miktar). Bu analiz, makinenin hazırlanması bakımı makinenin hazırlanması, bakımı, beklenmeyen arızalar gibi faktörleri dikkate alır. 67 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler YönetimiE ğ kli ü ti ikt Gü d R i H t • E ğer gerekli üretim miktarı Günde R ise ve H saat hergün çalı şma mümkün ise , ekipman ihtiyacı N ile gösterilirse gerekli makine sayısı şöyle hesaplanır: gg y şyp • p. R (p dak/ünite). (R ünite/mak/gün) • N=--------------= --------------------------------------------- • 60 H . E (60 dak/saat). (H saat/gün). E • P: i şlem zamanı birim üretim süresi (dak) • R: gerekli üretim (günde) • H: günlük çalı şma süresi (saat) • E: i şlemin etkinliği 68 Prof. Dr. Üzeyme DO ĞAN - Üretim İşlemler Yönetimi